編者語：「智駕最前沿」微信公眾號后臺回復：C-0546，獲取本文參考文檔：小鵬、蔚來端到端模型上車，智駕拐點加速到來pdf下載方式。

近年來，全球汽車行業正處于從傳統燃油車向電動化、智能化轉型的關鍵時期，而智能駕駛技術的發展被視為這場變革的核心動力。作為自動駕駛的支撐技術之一，端到端大模型憑借其感知、規劃和控制的一體化能力，大幅提升了智能駕駛的效率和穩定性。不同于傳統的模塊化自動駕駛系統，端到端大模型通過深度學習算法實現了駕駛決策過程的高度集成，能夠在復雜的城市環境中自適應調整駕駛策略。

端到端大模型的技術原理與傳統系統的對比

1.1端到端大模型的技術原理

端到端大模型的基礎是深度學習和人工智能，它通過統一的神經網絡架構來實現從環境感知到車輛控制的自動化操作。該模型通過攝像頭、激光雷達、雷達等傳感器收集的原始數據，使用卷積神經網絡（CNN）進行圖像識別與處理，再通過循環神經網絡（RNN）對時間序列進行處理，最終生成控制指令，從而完成感知、決策、控制的閉環操作。

傳統的自動駕駛系統將感知、規劃、決策和控制拆分為多個獨立模塊，每個模塊需要單獨進行訓練和優化，這導致了系統的復雜性增加，且各模塊間的協作存在瓶頸。而端到端大模型則通過統一的網絡結構，實現了各模塊之間的緊密結合，減少了復雜性并提升了系統的整體響應速度。例如，在城市擁堵路段，端到端大模型能夠快速識別車輛、行人等信息，并基于實時數據選擇最優路徑和速度，從而確保駕駛的平穩與安全。

1.2端到端大模型的優勢

端到端大模型的最大優勢在于它能夠通過大量真實的駕駛數據不斷學習，進而提升對復雜環境的適應能力。它無需為每種場景單獨編寫規則，而是通過數據驅動不斷優化算法。這使得端到端大模型在應對未知或變化的路況時具有更高的靈活性和魯棒性。例如，在無車道標記的城市道路上，端到端大模型可以通過對道路邊界的自動學習與識別，實現對車輛的精確控制。

此外，端到端大模型還通過減少感知、規劃、決策等多模塊之間的接口問題，降低了系統的調試與維護成本。對于車企而言，這意味著更短的研發周期和更低的運營成本。以小鵬XNGP系統為例，通過端到端大模型的引入，小鵬成功實現了從城市到高速的全域智能駕駛，使得智能駕駛功能在更多復雜路況中具備了較高的穩定性和可靠性。

小鵬的技術發展路徑：從NGP到XNGP

小鵬XNGP發展規劃

2.1高速NGP：小鵬的起步

小鵬汽車的智能駕駛技術首先體現在其高速NGP（Navigation Guided Pilot）系統中，該系統支持車輛在高速公路環境下的自動駕駛，包括自動變道、超車、車道保持等功能。通過高精地圖與傳感器融合，NGP系統為用戶提供了高度自動化的駕駛體驗，并極大地降低了駕駛疲勞。

然而，高速NGP的應用場景較為有限，僅能在高速公路這種相對規則的環境中使用。為進一步提升用戶的智能駕駛體驗，小鵬通過引入端到端大模型，開始向更復雜的城市場景擴展。

2.2 XNGP：城市智駕的全面覆蓋

小鵬的XNGP（eXpand Navigation Guided Pilot）是基于端到端大模型的智能駕駛系統，該系統不僅實現了高速公路自動駕駛，還覆蓋了復雜的城市道路環境。在端到端大模型的支持下，XNGP能夠在沒有高精地圖支持的情況下，通過車輛傳感器和實時數據處理，完成對城市復雜路況的自動識別與決策。

根據小鵬的實車測試數據，XNGP系統已覆蓋全國2595個城市，累計測試行駛里程達到756萬公里。這些數據不僅證明了小鵬在智能駕駛領域的技術實力，也展示了端到端大模型的強大適應能力。XNGP的另一個顯著特點是“全國都好用”，這一目標意味著車輛在任何道路環境下都能通過實時學習與調整，實現安全穩定的自動駕駛。無論是狹窄的城市小道、環島，還是沒有清晰標線的道路，XNGP都能憑借端到端大模型的“腦補”能力，確保行駛的準確性和安全性。

小鵬汽車AI智駕技術發布會

2.3“門到門”體驗的實現

XNGP的另一項重要突破在于實現了真正的“門到門”智能駕駛體驗，即車輛能夠從起點到終點的全程自動駕駛，包括園區、停車場、城市道路等多種場景的無縫銜接。該功能依托于端到端大模型的實時感知和動態決策能力，能夠在ETC收費站、園區內部道路等復雜環境中進行精準的路徑規劃和駕駛控制。

這種“門到門”體驗不僅提升了用戶的出行便捷性，也展示了端到端大模型在多場景下的廣泛適用性。通過這一技術，小鵬成功將智能駕駛功能從單一場景應用擴展到了多場景全覆蓋，為行業提供了一個全新的發展方向。

蔚來的NIO World Model與智能駕駛的創新

3.1 NIO World Model的定義與技術架構

蔚來在智能駕駛領域的探索與小鵬不同，其核心技術聚焦于NIO World Model（NWM），即世界模型。NWM通過生成式神經網絡，能夠對車輛周圍的環境進行全面建模與預測。該系統不僅能夠感知當前的道路信息，還能夠對未來的場景進行預測，從而提高了自動駕駛系統的決策能力與安全性。

NWM的關鍵優勢在于其對動態場景的預測能力。通過對環境信息的深度理解與推演，NWM能夠預測未來幾秒內其他車輛、行人的行為，并提前調整行駛策略。例如，當車輛接近交叉路口時，NWM可以預測對面車輛的可能轉向行為，從而提前選擇最佳的行駛路徑。

3.2 NOP+ 2.0的功能提升

蔚來的智能駕駛技術進一步體現在其NOP+ 2.0系統中。該系統基于NWM的能力，顯著提升了車輛在復雜場景下的自動駕駛性能。NOP+ 2.0不僅能夠在高速公路上實現自動駕駛，還支持城市道路的點到點全域領航輔助。通過對動態環境的精確理解，NOP+ 2.0系統可以自主選擇最優路徑，并在路況復雜的環境中自主調整車輛行駛速度和路線。

此外，NOP+ 2.0還增強了系統的智能安全輔助功能，通過對其他車輛的行為預測和預判，極大提高了行駛的安全性。NWM的這種深度學習和場景推演能力，賦予了蔚來智能駕駛系統強大的適應性和可靠性，進一步提升了用戶體驗。

端到端大模型對行業發展的影響

4.1快速迭代與系統升級

端到端大模型的引入大大加快了智能駕駛系統的迭代速度。傳統的自動駕駛系統在進行軟件更新和功能擴展時，往往需要數月甚至數年的開發和調試周期，而端到端大模型通過數據驅動和自監督學習，能夠實現快速的模型優化與升級。

以小鵬為例，其XNGP系統通過OTA（Over-the-Air）系統的快速更新，每兩周就能夠進行一次功能體驗升級。相較于傳統的自動駕駛系統，這一模式的高效性極大地提升了用戶體驗，并使得車企能夠在市場競爭中保持技術領先。

4.2全球化布局與市場擴展

隨著端到端大模型技術的成熟，智能駕駛系統的應用不再局限于單一市場。小鵬和蔚來都已開始布局全球市場，計劃將其先進的智能駕駛技術推廣至更多國家和地區。例如，小鵬計劃到2025年在全球30個國家實現XNGP的商業化落地，并根據不同市場的需求和法規進行技術調整。

這一全球化擴展戰略不僅有助于提升品牌的國際影響力，也推動了端到端大模型在全球范圍內的廣泛應用。通過在不同國家積累的數據，端到端大模型將不斷提升其泛化能力，進一步推動智能駕駛的全球化進程。

行業挑戰與未來機遇

5.1數據安全與隱私問題

隨著智能駕駛系統的廣泛應用，數據安全與隱私問題成為行業關注的焦點。端到端大模型需要依賴海量的駕駛數據進行訓練與優化，這些數據涉及用戶的位置信息、駕駛習慣等敏感信息。如何在保障智能駕駛技術快速發展的同時，確保用戶數據的隱私與安全，是車企和監管機構面臨的重大挑戰。

5.2法規與政策的適應性

全球各國對自動駕駛技術的法律法規仍處于不斷完善的階段，如何在不同市場滿足監管要求，成為車企推廣智能駕駛技術的關鍵因素。例如，歐洲國家對數據隱私保護和安全性要求較高，這可能影響端到端大模型在該地區的推廣進度。未來，車企需要在技術開發過程中與各國政府保持密切合作，確保智能駕駛技術的合規性與安全性。

結論

端到端大模型的出現為智能駕駛技術的發展帶來了革命性的變化。通過對小鵬和蔚來在這一領域的成功實踐進行分析，可以看到端到端大模型不僅提升了自動駕駛系統的性能，還加速了智能駕駛的商業化進程。未來，隨著數據積累和技術的不斷完善，端到端大模型將進一步推動全球智能駕駛的普及，為出行方式帶來新的變革。

審核編輯 黃宇